Analisis Prediktif: Apa itu dan bagaimana cara kerjanya

Analisis prediktif adalah cabang ilmu data yang menggunakan berbagai metode untuk menganalisis data dari suatu bisnis, untuk menemukan pola atau tren yang akan membantu bisnis tersebut membuat keputusan yang tepat.

Ada banyak aktivitas yang terlibat dalam proses ini dan aktivitas tersebut mencakup disiplin ilmu seperti pembelajaran mesin, analisis data, dan algoritma kecerdasan buatan yang membantu membuat prediksi tersebut.

Anda dapat menggunakan analisis prediktif dalam berbagai aplikasi. Yang Anda perlukan hanyalah akses ke data historis yang dapat Anda gunakan untuk melatih sistem Anda, ditambah data terkini untuk membuat prediksi.

Blog ini membahas berbagai manfaat penggunaan analitik prediktif dalam bisnis Anda, dan juga menunjukkan cara memulainya.

Cara Kerja Analisis Prediktif

Analisis prediktif merupakan salah satu bagian dari berbagai bidang analisis data. Bidang lainnya adalah analisis deskriptif, analisis diagnostik, dan analisis preskriptif.

Seperti yang tersirat dari nama-namanya yang berbeda, analitik deskriptif adalah bidang yang menjelaskan apa pun yang terjadi dalam suatu situasi, sementara analitik diagnostik mencoba mencari tahu mengapa hal itu terjadi. Di sisi lain, analitik prediktif berfokus pada menemukan hal-hal yang mungkin terjadi di masa mendatang, sementara yang keempat, analitik preskriptif, mencari cara-cara untuk membuat hal-hal tertentu terjadi.

Sekarang, mari kita lihat cara-cara yang digunakan analisis prediktif untuk menemukan apa yang mungkin terjadi di masa mendatang. Saya akan mencantumkannya dalam langkah-langkah sebagai berikut.

Langkah 1: Definisi Tujuan

Pertama, Anda perlu menentukan apa yang ingin Anda capai dan Anda melakukannya dengan menentukan tujuan Anda untuk analisis prediktif dan variabel target yang ingin Anda prediksi. Target ini bisa berupa penjualan, akuisisi pelanggan baru, pemeliharaan peralatan, dan sebagainya.

Langkah 2: Pengumpulan Data

Selanjutnya, Anda perlu mengumpulkan data historis yang dapat digunakan untuk melatih model prediktif Anda. Kumpulan data harus selengkap mungkin, dengan semua informasi relevan dan variabel target.

Langkah 3: Pra-pemrosesan Data & Pemilihan Fitur

Anda harus selalu menyiapkan data sebelum melatih model dengan membuang outlier dan memastikan bahwa semua variabel berada pada skala yang sebanding. Kemudian, untuk menyederhanakan pekerjaan dan meningkatkan akurasi, Anda perlu memilih variabel atau fitur yang paling penting untuk mencapai hasil yang Anda butuhkan.

Langkah 4: Pemilihan Model

Berbagai model pembelajaran mesin bekerja dengan baik untuk berbagai tugas. Jadi, Anda juga perlu memilih jenis model prediktif yang akan Anda gunakan. Contohnya termasuk jaringan saraf, regresi linier, pohon keputusan, dan banyak lagi.

Langkah 5: Pelatihan dan Penyempurnaan Model

Tahap pelatihan hanya memasukkan data mentah ke dalam model dan mengajarkannya keluaran mana yang diinginkan dan mana yang tidak. Semakin banyak data yang Anda masukkan ke dalam model, semakin baik prediksinya. Anda kemudian dapat menguji model untuk memvalidasi kinerjanya dan menyempurnakan parameter jika diperlukan.

Langkah 6: Membuat Prediksi & Penerapan 

Setelah Anda puas dengan kinerjanya, Anda dapat menggunakan model tersebut untuk membuat prediksi pada data baru. Anda mungkin juga perlu menerapkan model tersebut di lingkungan tertentu atau mengintegrasikannya dengan aplikasi dan sistem lain.

Manfaat Analisis Prediktif

Ada banyak manfaat yang bisa Anda peroleh dengan memiliki model AI analitik prediktif, meskipun ini bergantung pada pekerjaan yang ingin Anda lakukan dan seberapa baik model tersebut telah dilatih. Berikut ini adalah beberapa manfaat utama penggunaan analitik prediktif.

• Menilai dan Mengurangi Risiko: Kemampuan menganalisis data historis memudahkan model analitik prediktif mengidentifikasi pola yang mengindikasikan ancaman, perilaku berisiko, atau potensi kerugian bagi perusahaan. Pola ini dapat mencakup mengidentifikasi perilaku penipuan, risiko kredit, dan anomali lain yang dapat merugikan bisnis.
• Ramalan Tren Masa DepanPola yang sama juga dapat membantu mengidentifikasi tren pasar dan perilaku pelanggan terkait. Perusahaan dapat memanfaatkan informasi ini untuk memperoleh keunggulan kompetitif, menghasilkan lebih banyak uang, dan mendapatkan keterlibatan pelanggan yang lebih baik.
• Meningkatkan Penyamaran KeputusanAnalisis prediktif juga menyediakan alat bantu pengambilan keputusan yang penting bagi para manajer. Kemampuan untuk mengidentifikasi hubungan, tren, dan pola dalam data terkini dan historis, memungkinkan setiap pemimpin bisnis untuk membuat keputusan yang solid berdasarkan data melalui wawasan yang lebih mendalam tentang masa depan.
• Meningkatkan Efisiensi: Beberapa bisnis dapat menggunakan analisis prediktif untuk memperkirakan permintaan pelanggan dan dengan demikian, siap memenuhi permintaan dengan meningkatkan produksi atau tingkat inventaris. Pabrik juga dapat menggunakan pemeliharaan prediktif untuk mengurangi kerusakan mesin dan menghemat biaya.
• Keunggulan kompetitif: Sebagian besar bisnis bergantung pada informasi, dan memiliki wawasan yang tepat tentang suatu situasi atau peristiwa dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan kecil dibandingkan perusahaan besar.
• Tingkatkan Pendapatan: Dengan memiliki keunggulan kompetitif, mengoptimalkan operasi dan keterlibatan pelanggan, atau dengan mampu mengoptimalkan alokasi sumber daya, sebuah perusahaan dapat meningkatkan pendapatan dan laba secara keseluruhan.

Jenis dan Teknik Model

Ada berbagai jenis model pembelajaran mesin yang dapat Anda gunakan untuk membangun aplikasi analisis prediktif. Setiap jenis memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri, jadi pilihan terbaik Anda akan bergantung pada pekerjaan yang sedang Anda lakukan dan jenis hasil yang ingin Anda capai.

Berikut ini adalah jenis model utama yang dapat Anda gunakan dalam membangun aplikasi Anda.

• Model Pohon Keputusan: Mereka menggunakan node yang mewakili cabang dalam pengambilan keputusan, seperti halnya manusia dalam berpikir. Node sering digunakan dalam klasifikasi informasi, seperti apakah ini burung atau anjing?, Apakah proyek ini berisiko rendah atau berisiko tinggi?, dan seterusnya.
• Jaringan Saraf Tiruan: Jaringan saraf adalah jenis lain dari sistem pembelajaran mesin yang dimodelkan berdasarkan otak manusia. Jaringan ini bekerja dengan lapisan yang disebut neuron yang memungkinkannya mempelajari hubungan antara berbagai jenis masukan data dan apa artinya. Contohnya adalah model bahasa besar dan sistem pengenalan tulisan tangan. Jaringan saraf ideal untuk proyek yang kompleks.
• Seri waktu: Peristiwa yang terjadi dari waktu ke waktu, seperti harga saham atau valas, paling baik ditangani dengan analisis deret waktu. Deret waktu adalah rangkaian data kronologis yang diindeks selama interval waktu yang telah ditentukan sebelumnya. Model ini bagus untuk keuangan, teknik, pengenalan pola, prakiraan cuaca, dan banyak lagi.
• Model Analisis Regresi: Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk memperkirakan hubungan antara dua variabel. Jika salah satu variabel bergantung pada variabel lain, seperti tinggi badan anak bergantung pada usianya, atau berat badan seseorang bergantung pada seberapa banyak makanan yang dikonsumsinya setiap hari, maka analisis regresi dapat digunakan untuk memperkirakan nilai salah satu variabel, misalnya berat badan, berdasarkan variabel lain, misalnya tinggi badan.
• Model Pengelompokan: Pengelompokan adalah teknik pengelompokan data yang menggunakan kualitas serupa di antara objek untuk mengelompokkannya ke dalam kelompok. Kualitas serupa dapat berupa apa saja, mulai dari warna, bentuk, tinggi, tingkat pendapatan, dan sebagainya. Pengelompokan berfungsi dengan baik untuk segmentasi pelanggan, mesin rekomendasi, pengenalan pola, dan banyak lagi.

Aplikasi Analisis Prediktif di Berbagai Industri

Berbagai pihak telah menggunakan analisis prediktif untuk mencapai prakiraan dan hasil prediktif lainnya di berbagai industri. Industri berikut adalah beberapa industri yang paling banyak menggunakan teknologi ini.

• Cicilan:Bisnis industri keuangan memanfaatkan analisis prediktif untuk banyak aktivitas, termasuk deteksi dan pencegahan penipuan, penilaian risiko, segmentasi pelanggan, pertumbuhan pendapatan, kepuasan karyawan, dan masih banyak lagi.
• Manufaktur & Rantai Pasokan: Produsen menggunakan analisis prediktif untuk manajemen inventaris, penjualan dan pemasaran produk mereka, optimalisasi tenaga kerja agar selaras dengan jadwal produksi, optimalisasi pengadaan bahan baku, dan pemeliharaan prediktif untuk menghindari kerusakan mesin dan mengurangi waktu henti.
• RetailAnalisis prediktif juga digunakan dalam industri ritel dalam berbagai hal seperti perkiraan permintaan, kampanye pemasaran, dan dalam memprediksi pendapatan.
• Olahraga: Tim dan manajer mereka dapat menemukan banyak wawasan berharga dengan memanfaatkan analisis prediktif pada pemain, pelatih, dan performa historis mereka. Hal ini dapat menghasilkan strategi permainan yang lebih baik, peningkatan performa tim, dan pencegahan cedera yang lebih baik.
• Perkiraan Pemeliharaan: Banyak perusahaan mengandalkan berbagai mesin untuk produktivitas dan ketika mesin-mesin ini rusak, mereka merugi. Analisis prediktif dapat memecahkan masalah ini dengan menggunakan sensor dan perangkat lunak yang tepat untuk memantau dan menganalisis mesin-mesin ini, sehingga mudah untuk melihat kerusakan yang akan terjadi.
• Optimasi Operasi: Jika bisnis Anda menjalankan operasi yang menghasilkan banyak jejak data, maka analisis prediktif mungkin merupakan alat yang ideal untuk membantu Anda menemukan cara mengoptimalkan operasi Anda. Optimalisasi ini dapat mencakup mulai dari pemasaran jangkauan hingga penghematan biaya operasi, dan memaksimalkan pendapatan dengan harga yang tepat.
• Perkiraan cuaca: Peramal cuaca juga menerapkan analisis prediktif untuk akurasi. Mereka menggabungkan dan memasukkan data dari satelit, stasiun cuaca, dan berbagai sensor ke dalam model AI, yang menyediakan prediksi.
• Video Game: Aplikasi analitik prediktif dalam industri game juga banyak. Analisis ini membantu meningkatkan keterlibatan pemain dengan memprediksi apa yang disukai masing-masing pemain. Analisis ini juga membantu memaksimalkan pembelian dalam game, yang dapat meningkatkan pendapatan jika dilakukan dengan benar.

Tantangan Analisis Prediktif

Meskipun analisis prediktif dapat menghasilkan wawasan yang berharga, analisis ini juga memiliki tantangan tersendiri, yang dapat membuatnya lebih sulit untuk diterapkan. Berikut ini adalah beberapa tantangan umum dalam penerapan analisis prediktif.

• Kompleksitas: Analisis prediktif bukanlah subjek yang mudah, jadi mungkin tidak cocok untuk semua orang. Ini berarti bahwa setiap tim atau bisnis harus memiliki seseorang dengan keterampilan penting yang didedikasikan untuk analisis.
• Kualitas Data: Model prediktif hanya akan sebaik data yang digunakan untuk melatihnya. Jadi, apa pun jenis pendekatan pembelajaran mesin dan algoritme yang Anda gunakan, Anda akan memperoleh hasil yang buruk jika melatih sistem pada data yang buruk. Solusinya, tentu saja, adalah bekerja dengan data berkualitas tinggi, baik dalam melatih model maupun dalam membuat prediksi.
• Adopsi: Sebagian orang tidak percaya pada mesin atau penggunaan alat AI karena mereka tidak yakin dengan keseluruhan gagasan kecerdasan buatan. Mengatasi tantangan adopsi semacam itu memerlukan waktu dan pendidikan tentang kelebihan dan kekurangan penggunaan alat AI.

Alat Analisis Prediktif Teratas

Ada banyak alat yang dapat membantu Anda dengan analisis prediktif, masing-masing dengan pendekatan yang berbeda. Berikut ini adalah beberapa alat yang paling populer:

• PISAU: Platform analitik gratis dan sumber terbuka.
• RapidMiner: Platform penambangan data dan pembelajaran mesin.
• Analisis SAP: Platform analisis data berbasis cloud.
• weka: Platform data untuk cloud dan AI.
• Robot Data: Platform untuk implementasi aplikasi yang cepat.
• Google Cloud AutoML: Pembelajaran mesin tingkat perusahaan yang mudah digunakan bagi pemula.
• SAS: Solusi analitik untuk berbagai industri.
• batu bata data: Aplikasi kecerdasan data bertenaga AI generatif.
• H2O.ai: Platform AI cloud generatif & prediktif.
• Alteryx: Alat analisis data yang mudah digunakan

Kesimpulan

Melengkapi postingan blog ini tentang analitik prediktif dan berbagai manfaatnya bagi organisasi mulai manufaktur hingga pemasaran dan keuangan, Anda telah melihat berbagai cara kreatif yang digunakan perusahaan dalam memanfaatkan teknologi ini.

Anda juga akan menyadari bahwa Anda juga dapat memanfaatkan kekuatan analisis prediktif melalui data, pembelajaran mesin, dan algoritma statistik untuk menghasilkan wawasan dan prakiraan yang berharga bagi bisnis Anda.